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The aim of this paper is to present the adaptation of an Evolutionary Algorithm, Social Network Optimization (SNO) to multi-objective benchmark function. The algorithm will be presented in his basic implementation and then the modifications will be shown. Then it will be used to find the Pareto front of a sparse array.
SNO multi-objective implementation for sparse array optimization / Grimaccia, F., Mussetta, M., Niccolai, A., Pirinoli, P., Zich, R.E.. - ELETTRONICO. - (2017), pp. 824-827. (19th International Conference on Electromagnetics in Advanced Applications, ICEAA 2017 Verona, Italia 11-15 settembre 2017) [10.1109/ICEAA.2017.8065378].
SNO multi-objective implementation for sparse array optimization
Grimaccia, Francesco;Mussetta, Marco;Niccolai, Alessandro;Pirinoli, Paola;Zich, Riccardo E.
2017
Abstract
The aim of this paper is to present the adaptation of an Evolutionary Algorithm, Social Network Optimization (SNO) to multi-objective benchmark function. The algorithm will be presented in his basic implementation and then the modifications will be shown. Then it will be used to find the Pareto front of a sparse array.
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/11583/2701899
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simulazione ASN
Il report seguente simula gli indicatori relativi alla propria produzione scientifica in relazione alle soglie ASN 2023-2025 del proprio SC/SSD. Si ricorda che il superamento dei valori soglia (almeno 2 su 3) è requisito necessario ma non sufficiente al conseguimento dell'abilitazione. La simulazione si basa sui dati IRIS e sugli indicatori bibliometrici alla data indicata e non tiene conto di eventuali periodi di congedo obbligatorio, che in sede di domanda ASN danno diritto a incrementi percentuali dei valori. La simulazione può differire dall'esito di un’eventuale domanda ASN sia per errori di catalogazione e/o dati mancanti in IRIS, sia per la variabilità dei dati bibliometrici nel tempo. Si consideri che Anvur calcola i valori degli indicatori all'ultima data utile per la presentazione delle domande.
La presente simulazione è stata realizzata sulla base delle specifiche raccolte sul tavolo ER del Focus Group IRIS coordinato dall’Università di Modena e Reggio Emilia e delle regole riportate nel DM 589/2018 e allegata Tabella A. Cineca, l’Università di Modena e Reggio Emilia e il Focus Group IRIS non si assumono alcuna responsabilità in merito all’uso che il diretto interessato o terzi faranno della simulazione. Si specifica inoltre che la simulazione contiene calcoli effettuati con dati e algoritmi di pubblico dominio e deve quindi essere considerata come un mero ausilio al calcolo svolgibile manualmente o con strumenti equivalenti.
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